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Satoshi  プロダクトマネージャー  

概要
モザイク技術は建築の模様装飾技術。動画・画像処理にも使用され、モザイクの利用と除去について紹介します。



I. モザイクの起源

研究によると、モザイクとはもともとモザイクアートの一種で、小さな石、貝殻、タイル、ガラス、その他の色のモザイク片を壁や床に貼り、模様を描いて表現した芸術です。メソポタミア平原では、モザイクがちりばめられた最古の装飾模様が発見されました。

II. 動画および画像技術におけるモザイクの使用

テクノロジーの発展に伴い、モザイク技術は画像や動画の処理技術に広く使用されており、この技術の実現メカニズムは、画像や動画の局所領域のカラースケールの詳細を劣化させ、画像内のカラーブロックを破壊することです。
モザイク処理された部分は小さな正方形で構成されているため、人々はそれをモザイクと呼び慣れています。
動画 モザイクの主な目的は、プライバシーを保護するために目などの処理対象のオブジェクトの一部の局所領域をぼかすこと (研究では、目の虹彩認識が独特であることが判明しました)、または動画の透かしをぼかすことです。画像または動画を保存することで、著作権侵害のリスクを回避できます。
顔モザイク処理後の比較表

動画にモザイクをかける方法

次に、誰にとっても非常に使いやすい動画にモザイクをかける方法とソフトウェアを紹介します。
Renee Video Editor Pro は、使いやすく、操作も簡単な画面録画・動画編集ソフトウェアです。動画編集が必要なユーザーが満足のいく個人動画を作成できるよう、さまざまな動画編集ツールが組み込まれています。フィルターやモザイクの追加などの日常的な動画編集のニーズについては、Renee Video Editor Pro を使用してすぐに始めることができます。
具体的な操作手順は以下の通りです。
Renee Video Editor Pro - 動画キャプチャ・編集ソフト動画キャプチャ・編集ソフトRenee Video Editor Pro

無料 無料で利用できる。

操作簡単 ボタン一つで任意の動画を録画可能。

強力 MP4 、flv 、MOV 、 AVI 、 WMVなど各形式動画に対応。Windows 10 、8.1、8、7、Vista、XP等環境対応。

日本語対応 インターフェースは日本語化されている。

多機能 動画キャプチャ、予約録画、形式変換、動画回転、動画カット、トリミング、動画結合、動画クロップ、動画分割、BGM追加等様々な編集機能があります。

無料で利用できる

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強力で多機能

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1.ダウンロードしてインストールした後、Renee Video Editor Pro を実行し、「動画編集ボックス」をクリックして動画編集インターフェイスに入ります。

Renee Video Editor Proメイン画面

2.[ファイルを追加] ボタンをクリックして、動画ファイルを Renee Video Editor Pro にインポートします。

動画追加

3.動画をインポートした後、「特効」を選択します。「フィルタ効果を追加」ボタンをクリックします。

フィルタ効果を追加

4.「モザイク」を選択します。画面全体にモザイクをかけられます。デフォルトでは、動画の領域全体が選択されています。モザイクの「開始時間」と「終了時間」を選択することもできます。

モザイク

モザイク除去技術の概要

好奇心は猫を殺すと言われるように、モザイクが見えなくなると元の姿を見たくなる人が増え、モザイクがあると動画を見るのが不便になるため、モザイクを除去する方法もあります。実はモザイクをかけた後、画面上に取り返しのつかない損失が発生しており、モザイクを除去するには復元と再描画の作業が必要で非常に困難です。モザイクグリッドの色を塗りつぶして画像や映像を復元する補間処理が一般的ですが、このモザイク除去技術の効果は十分ではありません。
世界的なスマートテクノロジー大手Googleの参加により、モザイクテクノロジーに新たな希望が与えられた。 GoogleのAIモザイク除去技術は、自動運転などの研究で蓄積したGoogleの深層人工知能技術を活用しており、Googleの開発者は人工知能システムを活用し、コンピュータの人工知能に「連想」や「推測」を生成させ、モザイクの詳細を追加し、増加させている。段階的に画素比率を調整し、最終的には鮮明な画像が得られます。
Googleのデモザイク効果
この処理方法では、コンピューターに強力な学習能力と計算能力が必要ですが、これは人工知能の発展の方向性でもあります。この「インテリジェントな投機的修復」は、技術サポートの 2 つの側面に基づいています。 1つ目は、CNN（Convolutional Neural Network）技術をベースとしたネットワークの調整、つまりAIによる大量の顔写真の自己学習です。一方、優先ネットワークは、PixelCNN (Pixel Convolutional Neural Network) に基づいており、元の画像から「ローカルマテリアルを取得する」ことを学習し、モザイク領域を塗りつぶします。
畳み込みニューラル ネットワーク
もちろん、一般の人は Google の強力な人工知能コンピュータ ネットワークや強力なインテリジェント データ処理能力を持っていませんが、デモザイク処理にはソフトウェアを使用することができます。インターネットで「モザイク除去ツール」と検索すると、パソコン単体のモザイク処理ソフトがいろいろ出てきます。モザイク除去ツールの最も簡単な操作は、ローカルファイルを参照し、削除する必要があるビデオを開き、「品質優先」または「速度優先」を選択し、「開始」を選択してコンピュータの処理が完了するまで待つことです。
しかし、単一のコンピュータの計算能力に依存するこの種の処理効果は、Google の強力なクラウド コンピューティングと比較するとまだ不十分です。現在のモザイク処理の効果から判断すると、モザイク処理後であっても、最終的なビデオまたは画像の効果はまだ「細いコード」レベルにすぎず、真の完全なモザイク除去までにはまだ長い道のりがあります。同時に、モザイク除去技術には依然として倫理的な問題がいくつかあります。たとえば、私たちは著作権保護やプライバシー保護を理由にモザイクをかけることがよくありますが、最終的にモザイクを完全に元の外観に戻す技術が実現した場合、それによって何らかの問題が発生する可能性があります。権利侵害の結果は、テクノロジーの外で議論する必要がある問題です。

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